经济预测、结构分析以及政策评价与模拟

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1、6.1经济预测、结构分析以及政策评价与模拟根据1972-1982年份统计资料（表6-1），建立一个小型的宏观经济模型，应用模型进行经济预测、结构分析，并进行模拟分析，对不同的政策仿真结果，简要作出分析评价。表6-1obsC1IYPG1972303.00000.000000462.00000.0000000.0000001973311.000075.00000484.000029.0000097.000001974325.000075.00000504.000027.00000104.000019753

2、35.000072.00000520.000027.00000113.00001976355.000083.00000560.000031.00000122.00001977375.000087.00000591.000033.00000128.00001978401.000094.00000632.000038.00000137.00001979433.0000108.0000685.000047.00000144.00001980466.0000121.0000750.000050.0000016

3、2.00001981492.0000116.0000794.000047.00000185.00001982537.0000126.0000866.000050.00000203.0000模型结构式：C1t=a0+a1Yt+a2C1t-1It=b0+b1Pt+b2Yt-1Yt=It+C1t+Gt内生变量：Y=国民收入，C1=消费，I=投资外生变量：P=利润，G=政府支出6.1.1经济预测与模型模拟仿真政策评价方法对于单方程回归模型的经济预测操作方法，已经在第三章的有关案例中做了介绍，在此不再赘述。下面

4、主要说明联立方程模型的预测。联立方程模型的预测实际上也就是宏观经济预测的主要方法。预测可以利用结构式模型或者简化式模型的最终方程。前者又称为模拟预测，它是把前定变量的历史资料的第t期实际值代入整个模型的各个结构式方程，得到一组关于全体内生变量为未知数的g元方程，求解这一联立方程组就可以得到g个内生变量的第t期估计值。再将各期的估计值与实际值作比较，可以作出对整个模型系统性能的评价。利用最终方程做预测，是已知内生变量的某个初始值以及外生变量的各期估计值，递归地计算内生变量的各期预测值。与上述方法不同的是

5、，滞后内生变量的值，除初始值外，均不采用实际值，而是采用前几期计算得到的估计值。用这种方法预测的一般步骤是：第一，求出简化式方程的估计式；第二，预测外生变量；第三，利用最终方程进行预测。经济预测是进行经济决策和经济政策分析与评价的前提和依据。模型模拟仿真法政策评价方法，就是对于政策变量取不同的值，由模型解出相应的内生变量值。每一组政策变量表示一个政策方案，相应的一组内生变量值表示施行这一政策方案的后果。使用模拟法，先把结构式模型化为简化式模型，并估计出简化式模型。然后把表示不同政策方案的政策变量代入估

6、计出的简化式模型，求出内生变量的数值，并比较、分析这些结果。如果已知：本期国民收入Yt=Y1982=866.00；政府支出Gt=G1982=203.00,Gt的年增长速度为r=10%；利润Pt=P1982=50.00,其年增长速度为r=10%，预测1983年国民收入Y1983。第一，估计简化式方程利用上述资料输入:CREATEa7282datac1Iypglsyy(-1)c1(-1)pg回车，得：=π10+π11Yt-1+π12C1t-1+π13Pt+π14Gtπ10=180.18004,π11=0.

7、8538484,π12=-1.7215186,π13=4.7625282,π14=3.0153154.第二，预测外生变量Pt+I=Pt(1+r)i=50.00*(1+10%)iGt+I=Gt(1+r)i=203.00*(1+10%)i(t=1982,i=1)则，1983年政府支出G1983=223.300，利润P1983=55.00。第三，利用最终方程做预测并对不同方案进行分析、比较Y1983=180.18004+0.8538484Y1982-1.7215186C11982+4.7625282P198

8、3+3.0153154G1983=930.416第四，给出不同的外生变量（即政策变量）的预测方案，利用最终方程做预测并对这些不同方案进行分析、比较如果r=5%,则1983年政府支出G1983=213.15，利润P1983=52.50。那么：Y1983=180.18004+0.8538484Y1982-1.7215186C11982+4.7625282P1983+3.0153154G1983=887.87在此方案下，国民收入Y比上一年增长2.525%；而在